ダメな議論―論理思考で見抜く (ちくま新書)

タイトルを「ダメな議論」ではなく「経済論戦におけるダメな議論」と
すべきだったのではないのだろうか。

本書自体が、著者が述べる「定義の誤解」を生じさせている。

著者自身が「おわりに」で述べているとおり、
本書のセールスポイントは、社会・経済問題に的を絞った議論の消化法。
ところが「ダメな議論」全般の本だと思い込んでいる読んでいる自分がいる。
読み進めるうちに、そのギャップが拡がり独特の違和感を覚えることになる。

「おわりに」まで読み進めれば「社会・経済問題に的を絞った本」だと
わかるようになっていたが、途中で挫折した読者も多いのではなかろうか。

本のタイトルは出版社が付けたものであろうし仕方がない面もあるが、
誤解を受けるようであればもったいない。

　本書前半では、論理的な検討に耐えうる議論とそうでない議論を、５つのチェックポイントを使ってほぼ機械的に判定しようとしています。この発想は、「正しそうだ」から「怪しそうだ」までの目安を得るための簡便法として、自分が詳しくない議題においても使うことができるので、とても便利な考え方だと思いました。

　本書後半では、著者が練った、社説や論説でいかにも登場しそうな１１編もの評論文を元に、チェックポイントの具体的な使い方を示していきます。この部分には、経済学者としての著者自身の主張が色濃く反映されているため、読者自身の主義や主張によっては、かなり抵抗を感じるでしょう。

　しかしながら、私は後半部分にこそ本書の真骨頂を感じました。私は（特に食糧自給率について）著者の主張と相容れない考えを持つのですが、著者の論理的で柔軟な視点に触れ、「こういう見方もあり得るのか」と刺激を受けました。他者の視点や思考基盤を知ることは、議論を行なう上でとても大切なことだからです。

　本書の目的は、検討に値する議論を見つける簡便法を解説することですから、その目的は十分に達成されていると思います。加えて、一人の経済学者が多数のありがちな論説をメッタ切りにして、その結果を平易な文章で読むことができる、刺激的な一冊だと思います。正しいか誤りかはひとまず棚に上げて、著者の思考の流れを味わいましょう。

第１章から第３章までは、ダメな議論のできあがり方、議論を見分けるチェックポイント５つ、予想される反論と、基礎編である。役に立つ内容だが、第４章以降も読み進めた上で書くと、あてはめが難しく、内容も一部厳しいところがある（定義をあまり突き詰めると循環論法にならないだろうか。一応の妥協点の提示が必要だと思う）。

第４章、第５章は、日本経済の問題点について、チェックポイントを用いて著者なりにダメな議論を見分けた内容で、実践編といえようか。個人的には、食糧自給率の問題と、「大停滞」論争が参考になった。

以上、第４章以降は星５つ、第１章から第３章で星１つ減らして、星４つ。

ダメな議論を見抜くための５つのチェック方法や
虚無論法等の批判への対応はためになりそうな内容だと思います。
しかし、４章の実践編からきついですｗそばの例は笑っちゃいました。
どうダメなのか読者に納得させたいようですけど
要は注意深く相手の話を聞いて「こいつはなんだかよくわからないことをいってるなぁ」
ぐらいでいいんじゃないですかねｗ

世の中で行われている「議論」のうち、比較的簡単に分かる「ダメ」なものの見つけ方として、５つのチェックポイント
１．言葉の定義が適切か？
２．無内容な/反証不可能な内容ではないか？
３．難解な理論の不適切な援用ではないか？
４．単純なデータで否定されないか？
５．比喩と例話以外に支えがあるか？
をあげて、新聞等でよく見かける「議論」の例文から問題点を見つける方法を示した書物だ。と、書いたが、理性を普通に働かせれば分かるはずという気もする。この辺は自然科学の方では、ある意味常識であるのだが、自然科学者が集まって議論しても、社会や経済問題になると、同じところにハマる人が結構いる。まあ、自分は大丈夫のつもりではある。

本書で取り上げた議論はほとんど経済関係。「ダメな議論」がバサバサ切られているのだが、私には少々疑問の残る物もいくつかあった。例えば、ニートが増えたのは景気が悪くて就職できなかっただけだと、データから述べられているのだが、学生を見ている印象とはかなり違う。私にはデータの問題点も垣間見える。もうひとつ、低価格の海外労働力がデフレーションと関係ないということが、欧米ではデフレーションが起きていないことから主張されているが、価格下落と原価の低下が無関係と言うのは、ちょっと信じがたい。データが示すことと直感が異なる時には、そのギャップはもう少し丁寧に埋めないといけないと思う。自然科学だって、そのギャップを埋めようとすることから、新たな発見が立ち現れるのはよくあることだ。社会や経済のデータなんて、データ自身の客観性にかなりの問題があるのだし、単純なデータと簡単には言えないように思う。

というようなところに引っかかっているのは、私もちっとも大丈夫ではないのだろうか？